2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.

## PEMETAAN DETAIL TUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN PESAWAT TANPA AWAK DI ARBORETUM UNIVERSITAS RIAU DAN SEKITARNYA
(LAND COVER MAPPING DETAILS USE UNMANNED AERIAL VEHICLE IN RIAU UNIVERSITY ARBORETUM AND SURROUNDING) Wahyu Bintoro 1 , Yossi Oktorini 2 , Viny Volcherina Darlis 2
Department of Forestry Faculty of Agriculture University of Riau Address Bina Widya, Pekanbaru, Riau Email : wahyubintoro559@gmail.com

## ABSTRACT
Unmanned aerial vehicle is one way to get the information of spatial data that photographed in detail small objects on the land with coverage area that is not too broad. The photo shoot was done in the Riau University Arboretum and surrounding areas. The location of the photo shoot on the research including scientific development zone to study forest ecosystems, activities of Student Affairs and the place that usually visited by community. This research aims to mapping and to know the land cover in the Riau University Arboretum and to know value of the accuracy test of the aerial photography from the  unmanned  aerial  vehicle.  The  aerial  photography  is  analyzed  by  visual  interpretation,  the maximum scale based on spatial resolution and use omission commission testing accuracy to compare the  value  of  the  observed  object  in  the  field  and    aerial  photograph.  The  bounderies  of  Riau University Arboretum is not in the field physically, so the Riau University Arboretum as a landmark. The result of the maximum scale is 1:100 with 2.77 cm spatial resolution, so it seems clear the land cover  in  the  aerial  photography  i.e.  vegetation,  buildings,  and  undeveloped  land.  The  result  of accuracy test  that  was  conducted  showed  that the  percentage  of  accuracy  reaches  95%,  so  that  the data from the unmanned aerial vehicle can be utilized for mapping a region.
Keywords: Detail mapping, Land Cover, Unmanned Aerial Vehicle, Arboretum Riau University,
Accuracy.

## PENDAHULUAN
Penginderaan  jauh  adalah  merupakan pengukuran  akuisisi  data  suatu  objek  tanpa melakukan  kontak  langsung  dengan  objek tersebut. Penginderaan jauh merupakan komponen  dalam  pemetaan  yang  mempelajari secara  khusus  penafsiran  objek  yang  nampak dari permukaan bumi untuk menjadi informasi yang  diperlukan  oleh  manusia.  Teknologi penginderaan  jauh  berkembang  dengan  cepat sehingga  memudahkan  dalam  pengambilan data  atau  informasi  yang  berguna  untuk pengelolaan suatu area.
Data  penginderaan  jauh  telah  banyak digunakan  untuk  identifikasi  dan  pemantauan kondisi penggunaan suatu area yang menggunakan  citra  satelit  optik,  namun penggunaan  data ini  masih  memiliki  beberapa kendala dari berbagai aspek. Menurut Shofiyanti  (2011)  penggunaan  citra  satelit optik seringkali terkendala oleh tutupan awan, ketergantungan  pada  penyediaan  data,  harga
yang    mahal,  waktu  akuisisi  dan  lokasi  data yang  diperlukan  tidak  fleksibel.  Salah  satu cara untuk mendapatkan data informasi spasial adalah foto udara menggunakan pesawat tanpa awak.
Pesawat  tanpa  awak  dapat  memotret secara  detail  objek-objek  kecil  di  daratan, dengan  demikian  pesawat  tanpa  awak  cocok untuk fungsi pemotretan detail di tutupan area Arboretum Universitas Riau. Menurut Shofiyanti  (2011)  pesawat  tanpa  awak  sudah dilengkapi  sensor  yang  hampir  mirip  dengan sensor pada satelit, sehingga memberikan hasil yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis objek  permukaan  bumi  seperti  kondisi tanaman atau vegetasi. Keberadaan Arboretum Universitas  Riau  sebagai  penyumbang  ruang terbuka  hijau terluas  di  Universitas  Riau  yang menjadi salah satu kampus hijau di Indonesia.
Manfaat  Arboretum  Universitas  Riau adalah  menjaga  keseimbangan  lingkungan
2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
plasma nutfah, pemberi nilai estetika, peneduh, lahan praktikum, dan tempat kegiatan kemahasiswaan. Arboretum  Universitas  Riau harus  tetapn  dipertahankan  keberadaanya sehingga  perlu  diketahui  tutupan  lahan  pada Arboretum  Universitas  Riau.  Pembangunan dan  perencanaan  pengelolaan  Arboretum Universitas  Riau  harus  didasarkan  pada kemampuan dan kesesuaian lahan serta potensi yang  terdapat  di  Arboretum  Universitas  Riau. Pemetaan  detail  yang  dilakukan    dapat memberikan  informasi  tutupan  lahan  saat  ini ( real time )  di Arboretum Universitas Riau dan sekitarnya.
Tujuan  dari  penelitian  ini  memetakan dan  mengetahui  tutupan  lahan    Arboretum Universitas Riau dan sekitarnya serta mengetahui  nilai  uji  akurasi  citra  foto  dari objek  hasil  interpretasi  visual.  Manfaat  yang diharapkan  oleh  peneliti  adalah  memberikan informasi  yang  berguna  untuk  membantu keputusan  melakukan  kegiatan  perencanaan pengembangan  area  Arboretum  Universitas Riau  selanjutnya  dan  memberikan  informasi tahapan  pengolahan  data  foto  udara  untuk pemetaan.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  di  Arboretum Universitas Riau dan sekitarnya, Kampus Bina Widya  Km  12,5  Kecamatan  Tampan  Kota Pekanbaru. Penelitian dilaksanakan pada bulan Juni sampai September 2017.

## Sumber: ESU Universitas Riau Gambar 1. Lokasi Penelitian
Bahan  penelitian  adalah  berupa  data foto  udara  area  Arboretum  Universitas  Riau dan  sekitarnya  dengan  menggunakan  pesawat
tanpa  awak.  Alat  yang  digunakan  pada penelitian  ini  terdiri  dari  perangkat  keras (pesawat  tanpa  awak  jenis quadcopter DJI Phantom  4,  telepon  pintar  iPhone,  dan Komputer),  perangkat  lunak  ( DroneDeploy , PIX4D,  dan  QGIS)  dan  alat  lapangan (meteran, GPS essential , dan alat tulis).
Penelitian  ini  menggunakan  teknik pengumpulan  data  studi  literatur  dan  metode pengambilan  foto  udara  yang  dimulai  dengan tahapan  awal  rancangan  terbang  di  QGIS, waktu  penerbangan  dilakukan  pada  pagi  hari pukul  09.00  sampai  11.00 WIB  hingga  proses penerbangan  pesawat  tanpa  awak  yang dilakukan  menggunakan  bantuan software Dronedeploy pada  telepon  pintar.  Gambar yang  terekam  ditransmisikan  kembali  ke telepon  pintar  sehingga  proses  perekaman dapat terlihat. Data foto udara yang didapatkan akan diproses dengan beberapa prosedur.
Prosedur  penelitian  yang  dilakukan adalah  orientasi  foto  setelah  perekaman dilakukan,  kemudian  dilakukan Bundle  block adjustment atau  optimasi  kualitas  hasil penjahitan  dan  penyejajaran  citra  panoramik, pembentukan stereomodel dari foto yang akan memperlihatkan seluruh objek dari permukaan bumi  dan  koreksi  untuk  foto  jenis terrain dengan  memperhitungkan  koreksi  skala  dan posisi  pada  setiap  bagian  gambar  yakni  piksel pada ketinggian titik tersebut (proses ortorektifikasi).
Analisis data dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu interpretasi citra secara visual yang mendasarkan pada pengenalan ciri (karakteristik)  objek-objek  secara  keruangan (spasial)  menggunakan  kunci  interpretasi  foto udara, skala foto udara yang berguna pada saat proses  interpretasi  visual,  dan    dilakukan  uji akurasi  dengan  menggunakan  metode  omisi komisi  yang  merupakan  pengujian  kondisi yang terekam di foto udara merupakan kondisi nyata  di  lapangan.  Penyelesaian  penelitian  ini dapat  dirangkumdan  dilihat  melalui  diagram alir    penelitian  yang  memperlihatkan  seluruh tahapan-tahapan  penelitian  pemetaan  detail menggunakan  pesawat  tanpa  awak.  Tahapan penelitian dapat dilihat seperti di bawah ini.
2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
Persiapan Perencanaan Terbang Pesawat Tanpa Awak Pemotretan Area Kajian Orientasi Foto Membangun DSM dan DTM Bundle Block Adjustment Ortorektifikasi Orthophoto Skala Foto Udara Tegak Uji Akurasi
Interpretasi Visual

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Kondisi Umum Lokasi Penelitian
Arboretum Universitas Riau adalah fasilitas
untuk mahasiswa dalam
pengembangan zona keilmuan yang dikelola  oleh  bagian  rumah  tangga
Universitas  Riau  dengan  pelaksana  teknis lapangan  dilakukan  oleh Engineering Service Unit (ESU). Arboretum
Universitas  Riau  secara  geografis  terletak pada 101 0 22’ 45’’ BT - 101 0 23’ 09’’ BT dan  0 0 28’  41’’  LU  -  0 0 29’  09’’  LU  dan secara  administratif    terletak  di  Kelurahan Simpang  Baru  Kecamatan  Tampan  Kota Pekanbaru,  Provinsi  Riau.  Arboretum Universitas  Riau  sebelah  utara  berbatasan dengan  Unit  Pengelolaan  Terpadu  (UPT) kebun  kelapa  sawit  Fakultas  Pertanian, sebelah selatan berbatasan dengan Fakultas Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan,  sebelah barat berbatasan langsung dengan Fakultas Perikanan  dan  sebelah  timur  berbatasan langsung  dengan ecoedupark serta  Bumi Perkemahan Universitas Riau.

## 2. Pengambilan Foto Udara
Akuisisi  data  pada  penelitian  ini dilakukan  sebanyak  2  kali  dengan  tinggi terbang  pemotretan  100  meter  pada  hari  yang berbeda,  dikarenakan  pada  proses  desain
perencanaan  terbang  yang  telah  ditentukan terdapat  kawasan  yang  tidak  terekam  dan diketahui  setelah  tahapan  awal  pengolahan data.  Akuisisi  pertama  dilakukan  1  kali terbang pada tanggal 16 Mei 2017 pukul 09.30 sampai  11.00  WIB  dan  akusisisi  kedua dilakukan  2  kali  terbang  pada  tanggal  23 Agustus 2017 pukul 10.16 sampai 11.00 WIB. Setiap penerbangan memerlukan waktu sekitar ± 20 menit dari cakupan wilayah penerbangan yang menjadi misi terbang.
Akuisisi  data  yang  dilakukan  harus efektif  dan  efesien,  hal  ini  dilakukan  untuk memaksimalkan  dalam  bekerja  menggunakan pesawat  tanpa  awak  jenis quadcopter untuk pemetaan.  Waktu  ±  20  menit  dapat  merekam wilayah  seluas  ±  35  ha  dengan  1  baterai. Tampilan  desain  jalur  terbang  pesawat  tanpa awak versi web dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Desain Jalur Terbang

## 3. Orientasi Foto
Jumlah  foto  yang  dihasilkan  pada akuisisi  data  adalah  497  foto.  Setiap  foto menyimpan  beberapa  informasi  yang  dapat digunakan  untuk  referensi  pengolah  seperti nilai  titik  koordinat  foto,  jenis  lensa,  panjang fokus kamera, dan lain-lain. Ukuran foto yang terekam  berkisar  4.756  (minimum)  sampai 8.205 (maksimum) KB dengan jumlah seluruh kapasitas file 3,18 GB.
Tahapan awal pengolahan pada software PIX4D trial adalah  pengaturan orientasi  foto  yang  dilakukan  secara  otomatis, cukup  memilih  pilihan  yang  tersedia  mulai
2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
dari new project , add image , image properties , select  output  coordinat  system , processing option hingga  menghasilkan  data orthophoto yang  sudah  tergeoreferensing  secara  otomatis. Nilai-nilai  yang  benar  bersama  parameter orientasi  interior  ditentukan  pada  saat  proses triangulasi  udara  bersamaan  dengan  proses kalibrasi kamera.
Menurut  Rahmatdillah,  dkk.  (2016) perkiraan  posisi  kamera,  ditentukan  oleh  GPS yang  terpasang  pada  pesawat  tanpa  awak, sangat  penting  dalam  proses  ini  karena mengurangi waktu untuk mendeteksi titik yang berhubungan  dan  menyediakan  perkiraan referensi koordinat titik yang berhubungan dan menyediakan  perkiraan  referensi  koordinat titik-titik  tersebut  berdasarkan  tingkat  akurasi GPS.  Penghitungan  titik  dilakukan  pada  497 gambar  dan  total  gambar  yang  dapat  dihitung 482  gambar,  berikut  tampilan  grafik  gambar yang dihitung.

## Gambar 4. Penghitungan Gambar atau Posisi Titik Ikat Manual
Grafik  diatas  menunjukkan  perbedaan antara  posisi  gambar  awal  dan  perhitungan, perbedaan  antara  posisi  GCP  ( Ground  Check Point ) awal yang dihitung serta ketidakpastian posisi  kamera  absolut.  Kesalahan  antara  titik awal (titik biru) dan titik bayangan (titik hijau) serta  kesalahan  antara  posisi  awal  GCP  (garis biru) dan posisi yang dihitung (garis  hijau) di bidang  tampilan  atas  (bidang  XY),  tampilan depan  (bidang  XZ),  dan  tampilan  samping
(bidang  YZ).  Titik  merah  pada  grafik menunjukkan  kesalahan  penghitungan  gambar atau  elips  tidak  terkalibrasi  ditandai  dengan warna  hijau  tua,  hal  tersebut  menunjukkan ketidakpastian  posisi  absolut  dari  hasil penyesuaian block bundel .
Kesalahan  antara  posisi  gambar  awal dan yang dihitung karena masalah sinkronisasi geo-lokasi  citra. Jika  kesalahan  sangat  tinggi untuk  banyak  gambar,  hal  ini  mungkin  akan mempengaruhi  kualitas  rekonstruksi  dan mengindikasikan  masalah  pada  citra  geo- lokasi  (gambar  hilang,  sistem  koordinat  yang salah, dan koordinat inversi). Bentuk melengkung  di  samping  dan  tampilan  depan menunjukkan adanya masalah pada pengoptimalan parameter kamera. Tabel 1. Posisi Absolut Kamera dan Orientasi Ketidakpastian Nilai X (m) Y (m) Z (m) Mean 0.922 0.903 2.114 Sigma 0.909 0.837 1.444
Sumber : Analisis, 2017
Ketidakpastian  posisi  kamera  absolut harus  serupa  dengan  akurasi  GPS  yang diharapkan,  karena  semua  gambar  diposisikan dengan  akurasi  yang  sama,  sigma  yang dilaporkan  dalam  tabel  diatas  berukuran  kecil dibandingkan  rata-rata. Jika  sigma  besar menandakan  bahwa  beberapa  area  akuisisi (biasanya  yang  berada  jauh  dari  GCP)  tidak direkonstruksi  dengan  akurat  dan  dapat dilakukan  dengan  GCP  tambahan  (Rudianto, 2011).
Hasil  Perhitungan  atau  posisi  manual titik  ikat  akan  menunjukan  jumlah  gambar yang  tumpang  tindih  untuk  setiap  piksel ortomosaik,  hal  ini  hanya  memperhitungkan gambar  yang  dikalibrasi.  Daerah  merah menunjukkan  tumpang  tindih  yang  terlalu rendah. Hal  tersebut  dapat  menyebabkan rekonstruksi  3D  berkualitas  rendah  di  area tersebut. Tumpang  tindih  antar  gambar  yang terjadi  merupakan  parameter  penting  untuk keseluruhan  kualitas.  Terdapat  warna  hijau menggambarkan  4  foto  atau  lebih  yang  saling tindih. Berikut  tampilan  tumpang  tindih  dapat dilihat pada Gambar 5.
2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.

## Gambar 5. Tumpang Tindih Gambar
Pada  Gambar  5  menunjukan  adanya area  hijau  yang  rapat    dan  berbeda  jelas dengan  area  lainnya.  Hal  tersebut  disebabkan oleh  adanya  penambahan  foto  dengan  tujuan memperbaiki  area  yang  tidak  terekam  pada saat proses akuisisi data. Data yang ditambahkan  adalah  hasil  akuisisi  yang dilakukan  pada  hari  yang  berbeda.  Menurut Rahmatdillah,  dkk.  (2016)  perbedaan  waktu akuisisi mungkin akan menyebabkan perbedaan kecerahan objek yang akan dihasilkan pada citra foto.

## 4. Bundle Block Adjustment
Bundle  Block  Adjustment digunakan untuk  mengurangi  kesalahan  pada  saat  proses image  matching .  Sistem  kerjanya  tergantung pada  ikatan  titik  yang  menghubungkan gambar. Cara mengidentifikasi titik ikat adalah titik  gambar  individu  yang  terlihat  akan berikatan pada titik objek yang sama di lokasi yang  sama.  Ekstrasi  titik  dan  deskripsi  titik, seperti  gabungan  pendekatan  dari scale invariant  feature  transform (SIFT)  (Brown dan  Lowe,  2007).  Berikut  hasil  nilai  untuk keypoints 2D  per  gambar  dan  hasil  nilai penggabungan keypoints 2D  di  sajikan  dalam bentuk tabel.
Tabel 2. Keypoints 2D Nilai Keypoints 2D  Penggabungan
per Gambar Keypoints 2D  per Gambar Median 69254 8742 Min 36508 44 Max 79937 33743 Mean 66687 9890 Sumber : Analisis, 2017 Tabel  2  menampilkan  nilai  statistik dari  nilai keypoints berdasarkan  dengan kecocokan  gambar. Keypoints adalah  titik pusat  (kontras  tinggi  atau  tekstur  menarik) pada  gambar  yang  mudah  dikenali. Jumlah nilai  pada keypoints tergantung  pada  ukuran gambar dan konten visualnya. Jumlah keypoints 2D  pada  nilai median ,  minimum, maksimum,  dan mean lebih  dari  1000.
Menurut  Hawkins  (2016)  hal  ini  dapat menandakan  jumlah  nilai  perbandingan  titik temu tinggi, konten visual tidak berulang, dan baik dalam tumpang tindih antar gambar.
Berdasarkan quality  report PIX4D jumlah  nilai  minimum  kecocokan  tersebut untuk mengkalibrasi gambar pada penggabungan keypoints 2D  adalah  25  dan jumlah  kecocokan  yang  disarankan  1.000  per- gambar.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  4  nilai minimum  yang  didapatkan  44  dan  jumlah kecocokan  yang  disarankan  lebih  dari  1.000 per-gambar.
Memvisualisasikan area dengan kecocokan  yang  lemah  pada  penggabungan keypoints 2D  dapat  ditampilkan  melalui tampilan  grafik  kecocokan  antara  gambar  dan ketidakpastian  posisi  kamera  relatif. Setiap blok ditampilkan dengan warna yang berbeda. Berikut  elips  menggambarkan  bagaimana tepatnya,  setiap  gambar  berikatan  dengan gambar  lainnya  dengan  cara  manual  dan pengikatan titik secara otomatis.
Posisi  gambar  yang  dihitung  dengan link adalah  antara  gambar  yang  cocok.  Warna gelap tebal menunjukkan jumlah titik kunci 2D yang  cocok  antara  gambar  sedangkan  tautan terang  menunjukkan  link  yang  lemah  dan memerlukan  titik  ikat  manual  atau  lebih banyak gambar. Warna hijau tua menunjukkan ketidakpastian  posisi  kamera  relatif  dari  hasil penyesuaian block bundel .
2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
Gambar 6. Penggabungan Keypoints

## 5. Interpretasi Visual
Hasil  pada  interpretasi  visual  yang dilakukan  terdapat  beberapa  objek  yang  dapat disajikan berdasarkan kenampakan objek yaitu bangunan  (FKIP,  FAPERIKA,  UP2B,  gudang ESU,  rektorat,  mushalla  rektorat,  pemukiman warga, aula bumi perkemahan, jembatan kupu- kupu,  rumah  energi  surya,  dan  pendopo), vegetasi  hutan  dan  lahan  terbangun  (kebun kelapa sawit, kebun buah, tegakan eucalyptus, waduk,  kolam  percobaan,  kolam  buatan, ecoedupark ,  area  bumi  perkemahan,  badan jalan  dan  stadion  mini).  Hasil  interpretasi visual menggunakan proses deliniasi pada citra foto dapat dilihat pada Gambar 7.
Luas  berdasarkan  dari  nilai report quality PIX4D  adalah  69,8083  ha    yang menggambarkan  tutupan  wilayah  Arboretum Universitas Riau dan sekitarnya. Area Arboretum  Universitas  Riau  tergambarkan pada  tutupan  vegetasi  hutan  yang  rapat  dan dipisahkan oleh jalan utama. Berdasarkan data tabulasi luasan dari deliniasi secara interpretasi visual  luas  yang  digunakan  untuk  bangunan 3,77  ha,  luas  vegetasi  hutan  yang  tersedia
28.06  ha,  dan  lahan  terbangun  13,71  ha. Luasan  tersebut  berdasarkan  cakupan  area yang terekam pada cita foto.
Batas  kawasan  Arboretum  Universitas Riau  secara  fisik  belum  diketahui,  sehingga untuk menentukan batasan-batasan area
Arboretum  Universitas  Riau  tidak  dapat dilakukan  di  lapangan.  Area  Arboretum Universitas  Riau  diasumsikan  terletak  di sepanjang  hulu  dan  hilir  aliran  air  yang ditumbuhi  oleh  vegetasi.  Hal  tersebut  dapat dilihat  pada  hasil orthophoto yang  di overlay dengan  google  satelit  untuk  melihat  vegetasi sedangkan  untuk  melihat  terletak  pada sepanjang hulu dan hilir aliran air dapat dilihat melalui  hasil digital  surface  model (Gambar 8).

## Gambar 7. Tampilan Digital Surface Model
Berdasarkan peta lokasi area pembuatan  Arboretum  Universitas  Riau  tahap 1  tahun  2008  dengan  luasan  ±10  ha  (Gambar 1)  baik  disekitar  Arboretum  Universitas  Riau atau  di  dalam  area  terdapat  beberapa bangunan,  badan  air,  vegetasi  dan  lahan terbangun  yang  tampak  jelas  tergambar  pada citra  foto.  Area  Arboretum  Universitas  Riau yang  dilakukan  deliniasi  batasan  peta,  secara fisik  tidak  terdapat,  sehingga  Arboretum Universitas  Riau  dapat  dikatakan  sebagai landmark .
1 Mahasiswa Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
Gambar 8. Hasil Interpretasi Visual Foto Udara Arboretum Universitas Riau
2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
5 . Skala Foto Udara
Skala  foto  udara  pesawat  tanpa  awak dengan  posisi  kamera  tegak  merupakan perbandingan  antara  panjang  jarak  fokus kamera  yakni  9  mm  dan  tinggi  terbang  diatas datum  100  m  sehingga  skala  foto  udara  yang di  hasilkan  adalah  1:11.000.  Pada  penelitian ini  skala  maksimum  yang  dihasilkan  adalah 1:100  dengan  nilai  resolusi  spasial  2,77  cm.
Citra  foto  termasuk  citra  yang  beresolusi sangat tinggi, hal ini didukung oleh pernyataan Putra,  dkk.  (2016),  bahwa  resolusi  yang dihasilkan dari foto udara sangat tinggi dengan nilai  yang  dihasilkannya  4,4  cm.  Citra  foto menyediakan  informasi  spasial  sangat  detail, secara  visual  dalam  interpretasi  citra  foto objek  yang  dapat  terlihat  adalah  bangunan, penggunaan lahan, dan vegetasi yang disekitarnya  dapat  diinterpretasikan  dengan baik.
Salah  satu  contoh  interpretasi  visual yang di lakukan pada bangunan, jenis vegetasi dan  penggunaan  lahan  adalah  bangunan laboratorium FAPERIKA pohon bintaro ( Cerbera  manghas )  dan  kebun  kelapa  sawit. Melakukan  interpretasi  citra  maupun  foto udara  secara  visual  dapat  digunakan  kriteria atau  unsur  interpretasi  yaitu  terdiri  atas  rona atau  warna,  ukuran,  bentuk,  tekstur,  pola, bayangan,  situs  dan  asosiasi  (Sutanto,  1994). Kunci  interpretasi  visual  pada  bangunan laboratorium  FAPERIKA  dapat  dilihat  dari bentuk  yang  merupakan  konfigurasi  atau kerangka suatu objek, sehingga dapat mencirikan  suatu  penampakan  yang  ada  pada citra dan dapat dibedakan antar objek lainnya.
Pohon  bintaro  ( Cerbera  manghas ) banyak ditanam di pinggir jalan Prof. Muchtar Lutfi  sehingga  kunci  interpretasi  visual  yang dilakukan  adalah  situs  atau  lokasi  objek  yang merupakan  hasil  gabungan  dari  bentuk, ukuran,  pola,  bayangan  serta  rona.  Kebun kelapa  sawit  memiliki  bentuk  dan  pola  yang hampir  sama  antara  satu  objek  yang  satu dengan  lainnya,  hal  ini  dikarenakan  kebun kelapa  sawit  ditanam  secara  monokultur dengan jarak tanam yang sama.  hubungannya mudah  untuk  menentukan  dengan  objek  lain, sedangkan kebun kelapa sawit dapat diketahui melalui  tekstur.  Tekstur  Pada  interpretasi visual  ini  juga  dilakukan ground  check yang
berguna untuk melihat keadaan yang sebenarnya  di  lapangan.  Berikut  gambar laboratorium  FAPERIKA,  pohon  bintaro ( Cerbera  manghas )  dan  kebun  kelapa  sawit dari  citra  foto  pada  skala  1:100  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. (a) Laboratorium FAPERIKA (b) Bintaro (Cerbera manghas ) (c) Kebun Kelapa Sawit

## 6. Uji Akurasi
Setelah dilakukan akuisisi data hingga proses  pengolahan  data  menjadi  orthophoto, selanjutnya  pengujian  akurasi.  Pengujian akurasi dilakukan untuk membandingkan nilai objek amatan di lapangan dan citra foto. Hasil pengukuran  objek  dijadikan  data  dasar  untuk pengujian.  Pengujian  akurasi  omisi  komisi yang dilakukan menyebar pada 17 titik sampel di  citra  foto.  Berikut  hasil  amatan  citra  foto dan di lapangan dapat dilihat pada Tabel 3.
a
b c
2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
No Objek Pengamatan Panjang Pengukuran Akurasi (%) Citra Foto (m) Lapangan (m) 1. Lebar Lapangan Stadion Mini 75,43 76,54 98,56 2. Anak Tangga Mushalla Rektorat 2,67 2,71 98,52 3. Panjang Bendungan Kolam Rektorat 8,36 8,47 98,70 4. Lebar Kolam Selam Faperika 19,59 19,96 98,09 5. Jarak Tanam Kelapa Sawit 8,9 8,8 98,86 6. Panjang Simpang Stadion Mini 19,45 19,88 98,54 7. Panjang Atap Teras Gudang ESU 5,5 5,46 99,26 8. Lebar Selokan Pendopo Bumper 11,07 10,9 98,44 9. Lebar Selokan Gedung Faperika 15,87 15,82 99,68 10. Panjang Landmark Lab PMIPA FKIP 8,24 8,22 99,75 11. Lebar Atap Pemukiman Warga 5,06 5,4 93,70 12. Panjang Huruf R Pavingblok ECOEDUPARK 1,74 1,79 97,20 13. Panjang Septic Tank UP2B 3,09 3,25 95,07 14. Lebar Atap Pendopo Arboretum 3,74 5,28 70,83 15. Panjang Jembatan Kupu-Kupu 17,42 17,44 99,88 16. Lebar Atap Rumah Energi Surya 2,89 2,82 97,51 17. Lebar Parkiran Depan Rektorat 16,78 16,81 99,82
Sumber: Analisis, 2017
2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
Berdasarkan  pengukuran  yang  telah dilakukan  citra  foto  dan  di  lapangan,  hasilnya tidak  jauh  berbeda  hanya  berkisar  pada  nilai dibelakang koma. Selisih pengukuran terendah pada  panjang  jembatan  kupu-kupu  yaitu  0,02 meter  dari  nilai  pengukuran  citra  foto  17,42 meter  dan  lapangan  17,44  meter,  selisih pengukuran  tertinggi  pada  lebar  atap  pendopo arboretum  yaitu  1,54  meter  dari  nilai pengukuran citra foto 3,74 meter dan lapangan 5,28 meter.
Perbedaan  selisih  yang  besar  pada lebar  atap  pendopo  diakibatkan  pada  gambar atau  objek  pada  citra  foto  berbayang,  hal tersebut dikarenakan masalah sinkronisasi geo- lokasi  citra  akibat  dari  hasil  perekaman  yang tidak terekam dan dilakukan penambahan foto dengan  jenis  kamera  yang  berbeda.  Menurut Gularso  (2013)  kesalahan  interpretasi  objek yang terdapat pada hasil orthophoto dikarenakan  kesalahan  dari  distorsi  kamera, pergeseran  relief  dan  pembuatan  mosaik kurang terkoreksi secara sempurna.
Pengukuran yang dilakukan pada citra foto  dengan  bantuan software QGIS  harus dengan skala yang sama pada saat pengukuran untuk  menjaga  eksistensi  ketelitian  dalam pengamatan. Sedangkan pengukuran di lapangan  memastikan  kesesuaian  objek  yang diukur  pada  pengukuran  citra  foto  dengan bantuan  ketepatan  nilai  azimuth  pada  kompas untuk  pengukuran  objek  yang  panjangnya lebih dari 10 meter.
Perhitungan  hasil  persentase  akurasi menggunakan  bantuan microsoft  excel dengan persamaan  metode  omisis  komisi.  Hasil perhitungan  dengan  menggunakan  metode omisi  komisi  didapatkan  persentase  pengujian akurasi objek dari 17 objek presentase rata-rata yang dihasilkan adalah diatas 95 %. Ketelitian yang  diisyaratkan  adalah  >  85  %  (Sutanto, 1994),  hal  ini  menunjukan  bahwa  secara keseluruhan  hasil  intepretasi  dapat  diterima karena  memenuhi  persyaratan  batas  minimal ketelitian  intepretasi  data  penginderaan  jauh. Hasil  perhitungan  dengan  metode  omisi komisi  juga  dilakukan  Putra,  dkk.  (2016)  dari delapan  objek  pengamatan  hasil  presentasi akurasi  berada  diatas  95  %.  Hal  tersebut menunjukan  bahwa  data  foto  udara  sangat membantu  pada  pemantauan  kawasan  dan pemetaan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Area Arboretum Universitas Riau diasumsikan  terletak  di  sepanjang  hulu  dan hilir  aliran  air  yang  ditumbuhi  oleh  vegetasi berhutan. Tutupan lahan Arboretum Univeritas Riau  dan  sekitarnya  terdiri  bangunan  (FKIP, FAPERIKA,  UP2B,  gudang  ESU,  rektorat, mushalla  rektorat,  pemukiman  warga,  aula bumi perkemahan, jembatan kupu-kupu, rumah  energi  surya,  dan  pendopo),  vegetasi hutan  dan  lahan  terbangun  (kebun  kelapa sawit, kebun buah, tegakan eucalyptus , waduk, kolam  percobaan,  kolam  buatan, ecoedupark , area  bumi  perkemahan,  badan  jalan  dan stadion  mini).  Pengujian  akurasi  pada  17 sampel yang dipilih secara purposive sampling mendapatkan  nilai  presentase  rata-rata  diatas 95  %,  hal  tersebut  menunjukan  tingkat  uji akurasi omisi dan komisi yang baik.
Saran dalam penelitian ini adalah perlu dilakukannya  pengembangan  lanjutan  analisis foto  udara  dan  mosaik orthophoto secara spesifik  menggunakan  data  DTM  untuk interpretasi  foto  dalam  pemetaan  spesies pohon, penentuan umur, kerapatan dan ukuran pohon.  Pengembangan  pembangunan  yang dilakukan  diharapkan  tidak  hanya  pada bangunan fisik akan tetapi lebih kepada hal-hal yang mendukung keberlangsungan  Arboretum Universitas Riau. Misalnya ditetapkan arboretum dan dilakukan pembuatan pal batas, pemanfaatan  potensi  waduk  sebagai  wahana wisata,  dan  penanaman  pohon  kembali  pada area  lahan  terbuka  dengan  pohon  endemik Provinsi Riau.

## DAFTAR PUSTAKA
Brown, M dan Lowe, D. G. 2007. Automatic Panoramic  Image  Stitching  Using Invariant  Features. International Journal of Computer Vision, Vol. 74
: 59-73.
Gularso,  H.,  Sawitri,  S.,  dan    L.  M.  Sabri, 2013. Tinjauan  Pemotretan  Udara Format Kecil Menggunakan
Pesawat  Model  Skywalker  1680 (Studi  Kasus  :  Area  Sekitar
Kampus  UNDIP) .  Jurnal  Geodesi Universitas  Diponegoro,  Vol.  2,  No.
2: 78-94.
2 Dosen Jurusan Kehutanan, Fakultas Pertanian, Universitas Riau.
Hawkins,  Stuart.  2016. Using  A  Drone  and Photogrammetry Software to Create  Orthomosaic  Images  and 3D  Models  of  Aircraft  Accident Sites .  In  the  proceedings  of  the ISASI seminar. Air accidents (Engineering)  at  the  UK  AAIB, Iceland.
Putra,  A.S.,  Maulana,  E.,  Putra,  M.D., Wahyuningsih,  D.S.,  Ibrahim,  F.,
Raharjo, T., Ambarwulan, W.,
Maulia,  N.,  Wulan,  T.R.  2016a. Uji Akurasi  Data  UAV  (Unmanned Aerial Vehicle) di Kawasan Pantai Pelangi, Parangtritis, Kretek, Kabupaten Bantul . Didalam Prosiding Seminar Nasional Kelautan Universitas Trunojoyo Madura. Lembaga Penelitian Universitas Trunojoyo, Madura.
Rahmatdillah,  Syaifuddin,  M.,  Oktorini,  Y.,
Miswadi., Jhonnerie, R. 2016. Kajian Awal Pemetaan Detil Mangrove  Menggunakan  Pesawat Tanpa  Awak  di  Sungai  Kembung, Pulau Bengkalis, Indonesia .
Didalam Prosiding Seminar Nasional
Perikanan  dan  Kelautan  Universitas Riau  Ke  5  dan  Expo.  Direktorat Jenderal  Pengelolaan  Ruang  Laut Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia, Pekanbaru.
Rudianto,  B.  2011. Analisis  Pengaruh Sebaran  Ground  Control  Point
Terhadap  Ketelitian  Objek  Pada Citra  Hasil  Ortorektifikasi .  Jurnal Rekayasa Institut Teknologi Nasional, Vol. 15, No. 1: 11-18.
Shofiyanti,  R.  2011. Teknologi  Pesawat
Tanpa Awak Untuk Pemetaan dan Pemantauan  Tanaman  dan  Lahan
Pertanian . Jurnal Informatika Pertanian  Balai  Besar  Penelitian  dan
Pengembangan  Sumberdaya  Lahan Pertanian,  Vol. 20, No. 2: 58 – 64.
Sutanto.  1994. Penginderaan  Jarak  jauh Jilid  I .  Gadjah  Mada  University Press. Yogyakarta.